Metodología Cuasi-experimental y Selectiva

¿Cuál es el desafío técnico principal respecto al principio MAX-MIN-CON en un diseño cuasi-experimental y qué solución estadística se propone habitualmente en las fuentes?. La imposibilidad de maximizar la varianza sistemática primaria; se soluciona mediante el uso de diseños de grupo único con medidas repetidas. La dificultad para minimizar la varianza error en entornos naturales; se soluciona aumentando drásticamente el tamaño de la muestra. La incapacidad de controlar totalmente la varianza sistemática secundaria por la falta de aleatorización; se soluciona mediante técnicas como el ANCOVA y la correlación parcial.

En un diseño pre-experimental de un solo grupo con pre y postest (O1 X O2), ¿por qué no se puede establecer una relación causal fiable a pesar de tener una medida previa al tratamiento?. Porque el análisis de datos mediante la Prueba T de medidas repetidas solo detecta asociaciones, no diferencias significativas. Porque los cambios observados pueden confundirse con efectos de la historia, la maduración o la regresión estadística al no existir un grupo de control para comparar. Porque la representación simbólica X O1 impide por definición la existencia de una línea base que sirva de contraste.

En el diseño de discontinuidad en la regresión, ¿cuál es la condición operativa crítica para que el tratamiento se considere eficaz según el análisis de las rectas de regresión?. El punto de corte (C) debe establecerse en los valores más extremos de la escala (ej. <2 o >8) para maximizar la validez interna. Las rectas de regresión de ambos grupos deben ser perfectamente paralelas y continuas para demostrar la estabilidad de la medida. Debe observarse una discontinuidad o salto en el punto de corte (C) al comparar las trayectorias de los grupos de tratamiento y control.

Si un investigador aplica un diseño de tratamiento repetido (O1 X O2 X O3 X O4), ¿qué patrón de resultados confirmaría la eficacia de la Variable Independiente (VI) frente a la amenaza de la maduración?. Que las diferencias entre O1-O2 y O3-O4 sean progresivamente mayores debido al efecto de aprendizaje de las pruebas. Que el patrón de las secuencias experimentales sea similar entre sí y opuesto al de la secuencia control (retirada), dificultando que sucesos externos expliquen el cambio. Que la secuencia finalice obligatoriamente con una retirada del tratamiento (O4) para cumplir con los estándares éticos de la investigación clínica.

¿Qué diferencia fundamental existe entre un diseño de serie temporal interrumpida simple y un diseño cuasi-experimental sin grupo de control estándar?. El diseño de serie temporal no permite observar tendencias, solo cambios puntuales antes y después del tratamiento. El diseño de serie temporal requiere tomar múltiples medidas antes y después de la aplicación única del tratamiento para observar la estabilidad de la tendencia. El diseño de serie temporal es el único que permite utilizar un ANOVA mixto para el análisis de una sola cohorte.

Al comparar la validez de los diseños cuasi-experimentales con los experimentales, ¿cuál es el balance técnico que presentan según las fuentes?. Poseen una menor validez interna debido a la selección no aleatoria, pero una mayor validez externa al ejecutarse en ambientes naturales y ecológicos. Presentan una validez interna superior gracias al control estadístico (ANCOVA), superando las limitaciones del laboratorio. Carecen de validez externa debido al sesgo de selección de los sujetos, lo que impide cualquier tipo de generalización de resultados.

¿Qué define primordialmente a la metodología selectiva y la distingue de la experimental en cuanto a la naturaleza de sus variables?. La manipulación intencionada de variables predictoras en entornos de alta representatividad. El uso exclusivo de muestras pequeñas para estudiar fenómenos retrospectivos que ya han finalizado. La ausencia de manipulación; las variables independientes son "variables de selección" (características del sujeto como CI o edad) y se busca la covariación.

¿Cuál es la limitación técnica más severa del diseño retrospectivo simple y cómo afecta a su análisis de datos?. La alta mortandad experimental; se soluciona mediante el uso de la regresión lineal múltiple. La variable dependiente solo presenta un valor, por lo que solo se pueden calcular porcentajes de casos compartidos con las VVII, ofreciendo una validez interna muy baja. La imposibilidad de utilizar variables cualitativas; exige que todas las VVII sean continuas para establecer la contingencia temporal.

¿Por qué se considera que un diseño prospectivo complejo tiene una validez interna superior a un diseño prospectivo simple?. Porque permite controlar variables contaminadoras al incluirlas en el diseño y analizar la interacción entre múltiples VVII. Porque garantiza la causalidad total al anteceder la medida de la VI a la medida de la VD en el tiempo. Porque utiliza muestras más pequeñas y homogéneas, lo que facilita la generalización de los resultados a la población general.

¿Cuál es la ventaja crítica del diseño prospectivo evolutivo secuencial sobre los diseños longitudinales y transversales puros?. Es el más económico y rápido de aplicar al requerir una sola cohorte en un único momento temporal. Elimina por completo el riesgo de mortandad experimental y el aprendizaje de las pruebas aplicadas. Permite estudiar simultáneamente el efecto de la edad y el efecto de cohorte, combinando comparaciones longitudinales y transversales.

¿En qué se diferencia técnicamente el muestreo aleatorio estratificado del muestreo por conglomerados?. El estratificado se usa en poblaciones grandes y el de conglomerados en poblaciones muy pequeñas. En el estratificado se seleccionan individuos de grupos homogéneos (estratos), mientras que en el de conglomerados se seleccionan grupos heterogéneos ya formados. El de conglomerados garantiza siempre una mayor representatividad que el estratificado al ser un método probabilístico de una sola etapa.

Si una investigación busca medir el "cambio bruto" (evolución de los mismos sujetos específicos) a lo largo del tiempo, ¿qué diseño de encuesta debe emplear obligatoriamente? A)  B) (cambio neto). C). Diseño transversal con control de cohorte. Diseño de series temporales (cambio neto). Diseño de panel.